Pertanyaan “database mana yang paling cepat?” kerap muncul saat memilih stack aplikasi web. Namun jawaban bergantung pada jenis query, jumlah koneksi, dan setting durability—not pada logo di slide deck. Artikel ini merangkum benchmark database yang dapat diverifikasi dari publikasi 2025–2026. Lalu Anda memetakan angka ke workload sendiri, bukan leaderboard universal.
Riset dasar kami periksa pada 13 Oktober 2026. Angka di bawah hanya dari sumber yang kami sebut. Jadi studi dengan naskah tertutup atau metodologi tidak lengkap kami tandai tanpa angka. Cakupan head-to-head sebelas produk sekaligus belum terpenuhi—jangan expect ranking #1–#11.
Inti artikel:
- Tidak ada satu database tercepat untuk semua workload web.
- DBTuneSuite (NYU, Jan 2026): MySQL 9.1.0 unggul point/multipoint query; clustered index >30× pada range query tertentu; bulk load mengalahkan insert per baris.
- Benchmark André Casal: SQLite WAL throughput lebih tinggi pada skenario single-machine yang diuji—durability, driver, dan concurrency tidak setara dengan PostgreSQL.
- Redis 8, Supabase Realtime, dan EDB Postgres AI mengukur hal berbeda (versi I/O, pesan WebSocket, OLTP enterprise)—bukan SQL head-to-head.
- MongoDB, Cassandra, Firebase vs Supabase: studi ditemukan, angka belum cukup diverifikasi untuk klaim kemenangan.
Dari “Database Tercepat” ke Workload yang Tepat
Throughput SQL, latency cache, dan pesan realtime tidak comparable dalam satu skor. Point lookup, range scan, bulk import, banyak writer concurrent, OLTP enterprise, cache in-memory, dan broadcast WebSocket masing-masing butuh pengujian terpisah. Akhirnya angka dari satu skenario tidak boleh membuktikan skenario lain—itulah kesalahan paling umum saat membaca headline benchmark.
Meskipun judul artikel menyebut banyak produk, setiap angka di sini terikat workload tertentu.
Pertanyaan database untuk website kerap campuran OLTP ringan (form login, keranjang), read-heavy (katalog, artikel), job batch (laporan, sinkronisasi), plus layer cache. MySQL vs PostgreSQL vs SQLite vs Redis vs Supabase sering tampak setara; padahal Redis dan Supabase Realtime bukan pengganti SQL untuk persistensi utama.
Untuk tim yang mengelola stack produksi, prosedur backup dan impor database MySQL tetap praktis terlepas dari pilihan engine. Keputusan performa seharusnya melengkapi operasional, bukan menggantikannya.
DBTuneSuite: Point Query, Range, dan Bulk Load
Paper DBTuneSuite (Amani Agrawal, Tianxin Wang, Dennis Shasha—New York University, 27 Januari 2026) menguji MySQL 9.1.0, PostgreSQL 13.20, MariaDB 11.4, dan DuckDB. Server: 64-core AMD Opteron, RAM 256 GB, RHEL 9. Setiap query penguji ulang 10 kali.
Dalam konfigurasi tersebut, MySQL mencatat hasil terbaik pada point query dan multipoint query. Namun itu bukan sertifikat “MySQL paling cepat overall”—hanya workload lookup spesifik pada hardware dan versi itu. PostgreSQL 13.20 di uji yang sama tidak otomatis mewakili rilis PostgreSQL terbaru di VPS Anda.
Kemudian pada range query dataset besar, paper mencatat clustered index memberi percepatan lebih dari 30× dalam konfigurasi yang diuji. Pelajarannya: strategi indeks bisa mengubah performa lebih drastis daripada mengganti merek database tanpa mengubah skema. Angka 30× tidak general ke semua query range di semua ukuran data.
Eksperimen yang sama menunjukkan bulk loading lebih efektif daripada insert dengan commit per baris. Membandingkan database A dengan bulk insert terhadap database B dengan commit per row lalu menyimpulkan “A lebih cepat” adalah metode tidak adil—pola tulis aplikasi ikut menentukan hasil.
Catatan metodologi: angka “PostgreSQL 13× lebih cepat daripada MySQL” dari studi 2024 muncul di related work paper, bukan hasil eksperimen DBTuneSuite 2026. Jangan memindahkan angka 2024 ke judul “benchmark 2026”.
SQLite vs PostgreSQL: Benchmark André Casal
Repositori sqlite-vs-postgres-benchmark (André Casal, terindeks 17 Maret 2026; tanggal publikasi awal belum terverifikasi) menjalankan 10.000 operasi per skenario. Perangkat: Apple M2 Pro, RAM 16 GB, SSD sama.
SQLite WAL mencatat sequential insert 23.403 ops/detik; PostgreSQL native 7.740 ops/detik pada skenario yang sama. Mixed 80% read / 20% write: SQLite 96.051 ops/detik versus PostgreSQL 11.824 ops/detik. PostgreSQL mencapai 35.370 ops/detik pada 16 koneksi—penguji hanya menjalankan uji concurrent writer di sisi PostgreSQL.
SQLite memakai synchronous=NORMAL; PostgreSQL synchronous_commit=on. Driver berbeda; durability tidak setara. Wording aman: SQLite WAL sangat cepat pada benchmark single-machine tertentu, namun angka itu tidak membuktikan SQLite selalu mengalahkan PostgreSQL untuk server web high-concurrency.
Durability dan Concurrency: Mengapa Angka Mentah Menipu
Database dengan throughput lebih tinggi dalam satu test belum tentu memberikan jaminan durability yang sama. Lantaran fsync dan synchronous mode memengaruhi angka, menurunkan keduanya bisa mempercepat benchmark sementara risiko kehilangan data naik—pembaca harus cek setting, bukan hanya ops/detik.
Benchmark Casal tidak memberi perbandingan concurrent writer setara untuk SQLite. Walau throughput SQLite tinggi, jangan menyimpulkan “SQLite lebih baik untuk web server sibuk” dari data tersebut. Untuk banyak request paralel menulis, Anda perlu benchmark dengan jumlah koneksi dan tingkat isolasi transaksi yang mirror production.
Driver dan versi client juga memengaruhi hasil. DBTuneSuite di Opteron 64-core tidak comparable absolut dengan throughput Casal di M2 Pro—beda CPU, RAM, dan skenario.
Saat membandingkan SQLite vs PostgreSQL untuk prototipe lokal, angka Casal relevan sebagai titik awal—dengan caveat durability. Saat merancang production multi-user, uji PostgreSQL (atau MySQL) dengan jumlah koneksi mirip traffic peak plus indeks yang sama dengan staging. SQLite unggul throughput pada repo tersebut tidak otomatis mean SQLite cocok untuk hosting shared dengan ratusan session menulis.
EDB Postgres AI: Benchmark Vendor OLTP
HPCwire (19 Februari 2025) dan VMblog melaporkan peak throughput EDB Postgres AI sekitar 987.000 New Orders Per Minute. Oracle sekitar 844.000—sekitar 17% di atas Oracle dan 30% di atas SQL Server menurut coverage. Ini platform komersial EDB, bukan PostgreSQL community; metodologi lengkap dan infrastruktur belum kami verifikasi ulang dalam riset blueprint.
Sedangkan tulis EDB sebagai “vendor melaporkan” atau “publikasi melaporkan”, bukan “PostgreSQL 17% lebih cepat dari Oracle”. Enterprise OLTP tier terpisah dari pertanyaan “database untuk website” pada VPS kecil.
Redis 8: Throughput Versi dan I/O
Pada 1 Mei 2025, Redis melaporkan Redis 8 pada CPU Intel multicore dengan io-threads=8 meningkatkan throughput hingga 112% dibanding konfigurasi sebelumnya dalam pengujian mereka. Ini perbandingan versi/konfigurasi Redis—not Redis versus MySQL atau PostgreSQL untuk query SQL.
Redis tetap relevan sebagai cache/session/rate limit di atas database relasional. Meski blog versi 8 menarik, memilih Redis tidak menjawab apakah MySQL atau PostgreSQL lebih cepat untuk JOIN kompleks.
Supabase Realtime: Bukan Benchmark SQL
Dokumentasi Supabase Realtime benchmarks (k6, cluster AWS 2–6 node; tanpa warm-up) mencatat Broadcast WebSocket: 224.000 pesan/detik, 32.000 pengguna concurrent, median 6 ms, p95 28 ms. Broadcast from database (realtime.broadcast_changes): 10.000 pesan/detik, 80.000 pengguna, median 46 ms, p95 132 ms.
Itu distribusi pesan realtime—not kecepatan SELECT/INSERT SQL head-to-head. Jangan menulis “Supabase lebih cepat dari Firebase”. Setelah itu, paper IEEE tentang Firebase vs Supabase (IEEE Xplore 11281116) ada di indeks, tetapi penulis, tanggal uji, dan angka hasil belum kami verifikasi dalam riset dasar.
MongoDB, Cassandra, dan Bukti yang Belum Lengkap
Studi “Multi-Database NoSQL Performance Analysis” terindeks 2026 di ScienceDirect memakai YCSB dengan lima database termasuk Redis, MongoDB, dan Cassandra (dataset 100 ribu–10 juta record). Nama penulis, tanggal uji, dan hasil numerik belum kami verifikasi karena naskah tidak dapat diakses—tidak ada ranking MongoDB vs Cassandra yang boleh ditulis di sini.
Transparansi batas data penting: headline “11 database tercepat 2026” akan mengisi kekosongan dengan asumsi. Ternyata lebih jujur menyatakan celah bukti daripada memalsukan grafik.
Tabel Ringkasan Benchmark Database (Workload-Spesifik)
| Sumber | Produk | Workload | Hasil utama (faktual) | Caveat |
|---|---|---|---|---|
| DBTuneSuite 2026 | MySQL 9.1.0, PostgreSQL 13.20, MariaDB 11.4, DuckDB | Point/multipoint/range/load | MySQL terbaik point/multipoint; clustered index >30× range tertentu; bulk load > insert+commit per baris | Opteron 64-core, RHEL 9; bukan semua query |
| André Casal repo | SQLite WAL vs PostgreSQL native | Sequential insert, mixed 80/20 | 23.403 vs 7.740 ops/s insert; 96.051 vs 11.824 mixed; PG 35.370 ops/s @16 koneksi | M2 Pro; durability/driver tidak setara; concurrent writer PG saja |
| EDB (via HPCwire/VMblog) | EDB Postgres AI vs Oracle/SQL Server | OLTP NOPM | ~987k vs ~844k NOPM dilaporkan | Vendor platform; metodologi penuh belum diverifikasi ulang |
| Redis 8 GA blog | Redis 8 | Throughput same product | Hingga +112% dengan io-threads=8 | Bukan SQL vs Redis |
| Supabase docs | Supabase Realtime | Broadcast WS / from DB | 224k vs 10k msg/s; latency median/p95 seperti docs | AWS cluster k6; bukan SQL/Firebase compare |
Cara Membaca Benchmark Database untuk Website
Sebelum mempercaya grafik, cek hardware, versi engine, ukuran dataset, skema/indeks, durability, jumlah koneksi, driver, warm/cold cache, tingkat isolasi transaksi, batch size, repetisi, dan campuran read/write. Checklist ini peninjauan metodologi umum—not hasil uji baru atas nama tim editorial.
Catatan arsitektur (bukan kesimpulan benchmark): WordPress umumnya MySQL/MariaDB; Laravel sering PostgreSQL atau MySQL tergantung hosting. Fitur seperti vector search di MariaDB untuk Laravel (MariaDB Vector Laravel 13) membahas capability produk, bukan membuktikan MariaDB “tercepat” global. Keamanan akses agen AI ke database (akses database lewat MCP) terpisah dari throughput query.
Berikut langkah praktis: uji workload aplikasi Anda—query report berat, checkout peak, job queue, atau chat realtime masing-masing butuh profile berbeda. Benchmark publik berguna sebagai hipotesis, bukan pengganti load test staging dengan data mirip produksi. Selanjutnya catat versi engine (MySQL 9.1.0, PostgreSQL 13.20, Redis 8, dll.) saat Anda mereplikasi—upgrade minor bisa menggeser ranking lokal tanpa mengubah “pemenang” publik.
Riset menyarankan hierarchy sumber: paper akademik/independen di atas repo reproduksibel, lalu vendor benchmark, lalu publikasi yang mengutip vendor. Klaim tanpa metodologi terbuka tetap kami simpan sebagai “dilaporkan”, bukan “terbukti”.
Untuk aplikasi web, keputusan database sebaiknya mengikuti workload aktual. Agar pilihan engine tepat, benchmark query, concurrency, dan traffic pattern aplikasi sendiri sering lebih berguna daripada memilih berdasarkan popularitas atau satu grafik viral. Bila Anda butuh bantuan menyiapkan arsitektur atau audit performa data layer, konsultasi pengembangan aplikasi web bisa Anda mulai setelah requirement workload jelas.
